摘 要
车牌自动识别技术是实现智能交通系统的关键技术，对我国交通事业的发展起着十分重要的作用，进而影响我国的经济发展速度及人们的生活质量。车牌识别系统运用模式识别、人工智能技术，能够实时准确地自动识别出车牌的数字、字母及汉字字符，进而实现电脑化监控和管理车辆。一个车牌识别系统的基本硬件配置有照明装置、摄像机、主控机、采集卡等。而软件则是由具有车牌识别功能的图像分析和处理软件，以及能够具体满足应用需求的后台管理软件组成。车牌自动识别系统主要分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别等主要模块,也包括后续应用程序的开发。
针对不同的模块,本文研究分析了现有的理论算法,并提出了具有实际应用意义的解决方案。 1.在图像预处理模块,因为人眼对于不同颜色分量的敏感度不同,图像灰度化采用加权平均值法；二值化过程中阈值的选取至关重要,本文采用动态自适应阈值法,效果理想；边缘提取利用了拉普拉斯算子;去噪过程采用的是中值滤波方法；2.车牌定位模块包括粗定位和细定位,本文通过分析车牌的尺寸、类型、颜色,得到不同的特征向量,即车牌的几何特征、灰度分布特征、投影特征和字符排列特征等,利用这些特征进行车牌定位； 3.在车牌字符分割模块,提出了双向对比垂直投影分割法,该方法基于车牌的垂直投影,能够将字符准确的分割开,利于车牌字符识别: 4.本文对车牌数字和车牌字母及汉字提出了不同的处理方法,数字识别采用投影技术,汉字和字母识别应用BP神经网络技术,兼顾了识别准确率和识别速度;根据上述方法原理,基于MATLAB软件进行程序设计,编制了车牌自动识别软件。
关键字：车牌图像；图像处理；字符分割；BP神经网络
Abstract
License plate recognition technology is to realize the key technology of intelligent transportation system of our country, the development of the cause of traffic plays a very important role, then affects the economic development of our country and speed and people's quality of life. License plate recognition system with pattern recognition, artificial intelligence technology, to real-time accurately recognize the license plate number of automatic, letters and Chinese characters, and achieve computerized monitoring and management vehicles. A license plate recognition system of basic hardware configuration have lighting devices, video camera, master control machine, acquisition card, etc. And software is with license plate identification function by the image analysis and processing software, and can meet the demand of the specific application background management software component. License plate recognition system mainly divided into the image preprocessing, license plate location, character segment and character recognition and other major modules, including the follow-up application development.
In view of the different module, this paper analyzed the existing algorithm theory, and puts forward the practical significance of the solution. 1. In the image preprocessing module, for the human eye to different color the sensitivity of the component is different, the image intensity by weighted average method; In the process of binary of the threshold is very important to select is adopted in this paper, dynamic adaptive threshold value method, the effect ideal; Using the Laplace operator edge extraction; Denoising the process is the median filtering method; 2. The license plate localization module contains coarse position and fine positioning, the paper analyzes the license plate size, type, color, get different characteristic vector, namely the geometrical characteristics of the license plate, gray distribution, projection characteristics and characters arrangement characteristics, use these characteristics of the license plate location; 3. In the license plate character segmentation module, and put forward the two-way contrast vertical projection segmentation method, this method is based on the license plate vertical projection, can make the character of accurate separated, beneficial to the license plate character recognition: 4. This article on license plate Numbers and letters and characters put forward different processing methods, number recognition by projection technology, Chinese characters and letters recognition application BP neural network technology, and taking account of the identification accuracy and recognition rate; According to the above method, based on the MATLAB software program design, compiled the license plate recognition software.
Keywords License plate image, image processing, character segment, the BP
neural network
目 录
摘要 ........................................... 错误！未定义书签。 Abstract .......................................................... 2 第1章 绪论 .................................... 错误！未定义书签。 1.1 引言 ...................................... 错误！未定义书签。 1.2汽车牌照识别技术介绍 ....................... 错误！未定义书签。 1.2.1车牌识别自动识别系统主要模块简介 ........ 错误！未定义书签。 1.2.2 车牌识别的大致流程 ..................... 错误！未定义书签。 1.2.3 车牌识别技术的应用 ..................... 错误！未定义书签。 1.3 车牌识别技术的发展及研究现状 .............. 错误！未定义书签。 1.4我国汽车牌照识别的特殊性及车牌识别中的难点 . 错误！未定义书签。 1.5 本文的研究内容 ............................ 错误！未定义书签。 第2章 车牌图像处理方法简介 .................... 错误！未定义书签。 2.1 MATLAB在车牌识别过程中应用 .............. 错误！未定义书签。 2.1.1 MATLAB 发展历史 ...................... 错误！未定义书签。 2. 1.2 MATLAB 的语言特点 ................... 错误！未定义书签。 2.2用MATLAB实现车牌数字图像处理概述 ........ 错误！未定义书签。 2.2.1 数字图像的存储和显示 ................... 错误！未定义书签。 2.2.2图像的灰度化技术 ........................ 错误！未定义书签。 2.2.3 图像二值化技术 ........................ 错误！未定义书签。 2.2.4车牌图像的去噪处理 ...................... 错误！未定义书签。 2.2.5图像的增强 ............................... 错误！未定义书签。 2.2.6边缘检测 ................................ 错误！未定义书签。 2.3特征提取技术 ............................... 错误！未定义书签。 2.3.1纹理特征提取技术 ........................ 错误！未定义书签。 2.3.2形状和结构特征提取技术 .................. 错误！未定义书签。 2.4 图像分割技术 .............................. 错误！未定义书签。 2.4.1 图像分割技术简介 ....................... 错误！未定义书签。 2.4.2 车牌字符分割技术简介 ................... 错误！未定义书签。 2.5 字符识别技术 .............................. 错误！未定义书签。 2.5.1 字符归一化技术 ......................... 错误！未定义书签。 2.5.2 模板匹配 ............................... 错误！未定义书签。 2.6 本章小结 .................................. 错误！未定义书签。 第三章 车牌的特征及定位方法 .................... 错误！未定义书签。 3.1．汽车牌照的特征 ........................... 错误！未定义书签。 3.2车牌定位方法 ............................... 错误！未定义书签。 3.2.1基于纹理特性的车牌定位 .................. 错误！未定义书签。
第四章 车牌自动识别系统的实现 .................. 错误！未定义书签。 4.1图像采集 ................................... 错误！未定义书签。 4.2 车牌图像的预处理 .......................... 错误！未定义书签。 4.3车牌区域定位 ............................... 错误！未定义书签。 4.3.1 车牌粗定位 ............................. 错误！未定义书签。 4.3.2图像的倾斜矫正 .......................... 错误！未定义书签。 4.3.3车牌边框和柳钉的去除 .................... 错误！未定义书签。 4.3.4 车牌精确定位 ........................... 错误！未定义书签。 4.4 字符分割 .................................. 错误！未定义书签。 4.5 字符识别 .................................. 错误！未定义书签。 4.5.1 BP神经网络分类器的设计和应用 ........... 错误！未定义书签。 4.5.2 BP神经网络的设计 ........................ 错误！未定义书签。 4.5.3 训练样本的选取 .......................... 错误！未定义书签。 4.5.4 BP网络的识别过程 ........................ 错误！未定义书签。 4.5.5 测试结果及分析 .......................... 错误！未定义书签。 结论 ........................................... 错误！未定义书签。 致谢 ........................................... 错误！未定义书签。 参考文献 ....................................... 错误！未定义书签。 附录 ........................................... 错误！未定义书签。
第一章 绪 论
1.1引 言
自工业革命以来，为从根本上解决交通状况问题，人们采用各种新技术把车辆、道路、使用者紧密联系起来，如计算机技术、信息技术、通信技术、电子控制技术，有效解决交通阻塞问题，对交通事故应急处理、环境保护、能源节约都有显著效果，从此智能交通系统(Intelligent Transportation System)应运而生[1]。ITS系统是以汽车牌照为特定目标的专用计算机视觉系统，是计算机视觉和模式识别技术在智能交通领域应用的重要研究课题之一。
该系统通过对道路交通流信息进行实时监测，及时了解交通状况，根据交通流的动态变化迅速做出交通诱导控制、减轻道路拥塞程度、减小交通工具的运行延误、降低交通事故发生概率、保障行车安全高效、使相关的交通设施得到充分合理的运用。它可广泛应用于交通流量检测，交通控制与诱导，机场、港口、小区的车辆管理，不停车自动收费，闯红灯等违章车辆监控以及车辆安全防盗等领域，且具有广阔的应用前景。但现实中使用的车牌识别系统需要较严格的条件与环境，在夜晚、雨雾天气和复杂背景等特殊情况时，鲁棒性、通用性都较差。因此对其进行研究具有较大理论意义和实际应用价值[2－4]。
近年来随着高速公路在我国的迅速发展，我国重要交通要道年流量大，过境车辆较多。各省高速公路的配套机电设施正在逐步完善的同时，交通部在全国大部分省市内及区域内开始实施高速公路联网收费。车辆动态管理系统应运而生。该系统的关键技术正是车辆牌照自动识别技术。利用该技术可以实现集统计、分析、特殊车辆自动提示于一体的智能化系统。该系统在分析车辆地域性、提高收费车道的通行能力和堵漏增收方面效果显著。有力的改善了高速公路的服务质量和服务效率。该系统的优势如下：
1．该系统可以在十几分钟的时间内完成某一时段数万辆车的归属地、车辆收费类型分布等信息的统计、分析工作，并输出一系列的报表。可大大节省以前做这些工作所需要的人力、物力。
2．该系统在堵漏增收方而效果突：对有闯岗记录的车辆在经过收费站时，管理系统自动对收费员给予提示，进而治理车辆逃费。在追缴通行费的同时，也使得逃费车辆逐渐下降。
3．该系统有效提高了车辆的通行能力。防汛车辆、森林消防车辆等固定车牌号码的车辆在经过收费站时，电脑也可以自动进行提示，缩短了收费人员查验证件的时间，从而减少了车辆在车道的积压。